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谁能告诉我当数据集不平衡时在 Keras 中应用 class_weight 的最简单方法是什么？
我的目标中只有两个类。
谢谢。
最佳答案
fit() 函数的class_weight 参数是一个将类别映射到权重值的字典。
假设您有 500 个 0 类样本和 1500 个 1 类样本，而不是您输入的 class_weight = {0:3 , 1:1}。这使第 0 类的权重是第 1 类的三倍。
train_generator.classes 为您的权重提供正确的类名。
如果您想以编程方式进行计算，可以使用 scikit-learn 的 sklearn.utils.compute_class_weight() .
该函数查看标签的分布并生成权重，以同等地惩罚训练集中代表性不足或过多的类别。
另请参阅此处的有用线程:https://github.com/fchollet/keras/issues/1875
这个线程也可能有帮助:Is it possible to automatically infer the class_weight from flow_from_directory in Keras?
关于python - 如何以简单的方式在 Keras 中分配 class_weight？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44716150/
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